Jump to content
Compvision.ru

Leaderboard

  1. Nuzhny

    Nuzhny

    Пользователи


    • Points

      2

    • Content count

      1,427


  2. Smorodov

    Smorodov

    Главные администраторы


    • Points

      1

    • Content count

      3,860


  3. vasiy13

    vasiy13

    Пользователи


    • Points

      1

    • Content count

      5


  4. EFilimonov

    EFilimonov

    Пользователи


    • Points

      1

    • Content count

      2



Popular Content

Showing most liked content since 12/06/2021 in all areas

  1. 1 point
    Добрый день. На данный момент перешли на китайские аналоги камер: - HIKROBOT (Hikrobot - Machine Vision (hikrobotics.com)) - MindVision (深圳市迈德威视科技有限公司 (mindvision.com.cn)) Возможно будет полезным.
  2. 1 point
    Не знаю, кто вы и какое качество непосредственно работ, но сайтом надо заняться получше. Глядя на него, доверия к конторе не возникает. 1. Открой сайт в отдельной вкладке. Как она называется? "home page" с маленькой буквы?!! Ну нет, это же не сайт со студенческой курсовой. 2. У меня в Firefox заголовок "Power of Knowledge" наползает на "We develop artificial intelligence, machine learning and vision, data processing, neural network". Прямо сильно наползает. 3. В некоторых destinations текст начинается с маленькой буквы, а в других - с большой. Ну и в целом про позиционирование. Глядя на тот же сайт кажется, что у вас нет продукта. "Натренировали модель на открытых данных." Ну, ок. А что вы продаёте? Например, распознавание номеров, которое является одной из компетенций. Что есть продукт? Вы продаёте готовый продукт, который можно запустить как сервис и он берёт видео с камер и присылает в БД заказчика номера? Вы продаёте услуги по обучению нейросети на датасете заказчика? Вы приходите на объект, ставите камеру, собираете и размечаете датасет, тренируете, а потом выкатываете готовый проект по открыванию, например, шлагбаума на парковке? Даже если вы продаёте исключительно умение тренировать нейросети (что очень мало для клиента), то всё равно надо как-то это оформить в виде конкретных кейсов, типа: "За 1 месяц под ключ сделаем вам автоматическую парковку." Что-то в этом роде.
  3. 1 point
    В 2022 Студии могут быть проблемы, если ты используешь CUDA. Она поддерживает только CUDA 11.6
  4. 1 point
    Посмотрите еще TLD tracker, ну и https://github.com/Smorodov/Multitarget-tracker . LK tracker быстрый, но не самый надежный вариант. Я имею ввиду, комбинацию трекеров, простой и быстрый, для коротких треков, между вызовами сложных и точных, для захвата/восстановления трека. Это даст регулируесый уровень компромиса между надежностью и вычислительными затратами/плавностью трека. Кстати, я как то делал проект с BFM : https://github.com/Smorodov/nano_bfm И еще SMPL: https://github.com/Smorodov/nano_smpl
  5. 1 point
    Отвечу на свой вопрос, может быть кому-то пригодится. Christoph Rackwitz дал мне хороший совет: Я изменил алгоритм. Когда угловые точки передаются алгоритму MOSSE, а не оптическому потоку то курсор ведет себя гораздо стабильнее. Возникла небольшая проблема с дискретным перемещением, поскольку рамки объектов перемещались одновременно на равное число пикселей. Поэтому и курсор двигался скачками. Поэтому пришлось устанавливать фильтр не на курсор, а на каждую точку. Но, как видно на видео, в итоге нагрузка на процессор не увеличилась. https://www.youtube.com/watch?v=WKwuas0GVkA 1. Lucas-Kanade optical flow: goodFeaturesToTrack(), cornerSubPix(), calcOpticalFlowPyrLK(), cursor EWMA filter 2. MOSSE object tracking: goodFeaturesToTrack(), cornerSubPix(), cv::legacy::TrackerMOSSE, all points EWMA filtration И, конечно, мне нужно было не забывать включить библиотеку tracking453.lib to Linker. Я потратил полдня, выясняя причину unresolved external symbol LNK2001 error при включении cv::legacy::Tracker. Почему то включение трекера из основной библиотеки (cv::Tracker) не приводило к этой ошибке компиляции, это сбивало с толку. Basel Face model, если получится, попробую для отслеживания мимики. Smorodov, спасибо что обратили внимание!
×